python标准库为我们提供了threading和mutiprocessing模块实现异步多线程/多进程功能。从python3.2版本开始，标准库又为我们提供了concurrent.futures模块来实现线程池和进程池功能，实现了对threading和mutiprocessing模块的高级抽象，更大程度上方便了我们python程序员。
使用pip命令安装scrapy,在安装过程中可能会因为缺少依赖库而报错，根据报错提示依次下载需要的依赖库，下载过程中注意系统类型和Python版本
def gcd(pair): a, b = pair low = min(a, b) for i in range(low, 0, -1): if a % i == 0 and b % i == 0: return i
背景：初来乍到的pythoner，刚开始的时候觉得所有的网站无非就是分析HTML、json数据，但是忽略了很多的一个问题，有很多的网站为了反爬虫，除了需要高可用代理IP地址池外，还需要登录。例如知乎，很多信息都是需要登录以后才能爬取，但是频繁登录后就会出现验证码（有些网站直接就让你输入验证码），这就坑了，毕竟运维同学很辛苦，该反的还得反，那我们怎么办呢？这不说验证码的事儿，你可以自己手动输入验证，或者直接用云打码平台，这里我们介绍一个scrapy的登录用法。
大多数网站都会定义一robots.txt文件，这样可以了解爬取该网站时存在哪些限制，在爬取之前检查robots.txt文件这一宝贵资源可以最小化爬虫被封禁的可能，而且还能发现和网站结构相关的线索。
l=ItemLoader(item=xxxItem(),response=response) l.add_xpath('title','//xxx',MapCompose(str.strip,str.title)) MapCompose(float) #turn to float l.add_value('title',response.url) l.load_item() start_URL=[i.strip() for i in open('xxx').readlines()] 1、scrapy startproject loginscrapy cd loginscrapy scrapy genspider -t basic loginspider example 2、设置setting.py:添加 USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_3) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.54 Safari/536.5' 3、vi spider/loginspider
报错：NameError: name 'NoSuchElementException' is not defined
本文摘要自Web Scraping with Python – 2015 书籍下载地址：https：//bitbucket.org/xurongzhong/python-chinese-library/downloads 源码地址：https：//bitbucket.org/wswp/code 演示站点：http：//example.webscraping.com/ 演示站点代码：http：//bitbucket.org/wswp/places 推荐的python基础教程： http：//www.divei
link_crawler('http://example.webscraping.com'，'/index')
网上的定义【 从要匹配的字符串的头部开始，当匹配到string的尾部还没有匹配结束时，返回None; 当匹配过程中出现了无法匹配的字母，返回None。】
数据的来源多种多样，以为我本身是足球爱好者，所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析。许多的网站都提供了详细的足球数据，例如： 网易 http://goal.sports.163.com/ 腾讯体育 http://soccerdata.sports.qq.com/ 虎扑体育 http://soccer.hupu.com/ http://www.football-data.co.uk/ 这些网站都提供了详细的足球数据，然而为了进一步的分析，我们希望数据以格式化的形式存储，那么如何把这些网站提供的网
摘要: 本文介绍了Web Scraping的基本概念的相关的Python库，并详细讲解了如果从腾讯体育抓取欧洲联赛的详细数据的过程和代码。为下一步的大数据分析的做好准备。 背景 Web Scraping 在大数据时代，一切都要用数据来说话，大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤 数据的采集和获取 数据的清洗，抽取，变形和装载 数据的分析，探索和预测 数据的展现 其中首先要做的就是获取数据，并提炼出有效地数据，为下一步的分析做好准备。 数据的来源多种多样，以为我本身是足球爱好者，而世界杯就要来了，所以我
item是保存爬取到的数据的容器，其使用方式和字典类似，并且提供了额外保护机制来避免拼写错误导致的未定义字段错误，定义类型为scrapy.Field的类属性来定义一个item，可以根据自己的需要在items.py文件中编辑相应的item
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 2023年的视频专题教
作者：半载流殇，Pythonistia && Otaku，努力转行中的一位测绘人员です
该资源清单列表涵盖了一系列，适用于渗透测试不同阶段的开源/商业工具。如果你想为此列表添加贡献，欢迎你向我发送pull request。
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧，将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
如今，网上的爬虫教程可谓是泛滥成灾了，从urllib开始讲，最后才讲到requests和selenium这类高级库，实际上，根本就不必这么费心地去了解这么多无谓的东西的。只需记住爬虫总共就三大步骤：发起请求——解析数据——存储数据，这样就足以写出最基本的爬虫了。诸如像Scrapy这样的框架，可以说是集成了爬虫的一切，但是新人可能会用的不怎么顺手，看教程可能还会踩各种各样的坑，而且Scrapy本身体积也有点大。因此，本人决定亲手写一个轻量级的爬虫框架————looter，里面集成了调试和爬虫模板这两个核心功能，利用looter，你就能迅速地写出一个高效的爬虫。另外，本项目的函数文档也相当完整，如果有不明白的地方可以自行阅读源码（一般都是按Ctrl+左键或者F12）。
版权声明：如需转载本文章，请保留出处！ https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/90613970
实例方法， 静态方法， 类方法的区别 实例方法： 类中定义的普通方法，只能通过实例对象调用 静态方法： 静态方法主要是用来存放逻辑性的代码，逻辑上类型属于这个类，但是和类本身没有关系，实例对象和类对象都可以 调用 类方法的区别：假设有个方法，且这个方法在逻辑上采用类本身作为对象来调用更合理，那么这个方法就可以定义为类方法。另外，如果需要继承，也可以定义为类方法，实例对象和类对象都可以调用
花下猫说：今天听了左耳朵耗子的《左耳听风》专栏，我受到启发，所以尝试转载一篇英文技术文章和大家分享。获取第一手的信息源，锻炼英文阅读能力，以期长足的技术进步。文末也附上了一篇翻译文章的链接，方便大家对照阅读。这种形式是一个尝试，若你觉得有帮助，麻烦在文末点个赞，这样我会更有动力，继续采集优秀的英文技术文章与大家共读。
“《指环王》是英国作家、语言学家约翰·罗纳德·瑞尔·托尔金创作的经典长篇奇幻小说。在书中，托尔金虚构了一个极具传奇色彩的“中土”世界，这里有精灵、矮人、巫师、蛮族等等，故事精彩纷呈。数据侠Tianyi Gu尝试通过数据爬取来分析指环王三部曲的电影剧本，用可视化的方法展现中土世界的有趣故事。
Web Spider Fiddler - JS Hook 基本使用：https://blog.csdn.net/EXIxiaozhou/article/details/128794705 网洛者 - 反反爬虫训练平台网址：https://wangluozhe.com/
本节来说明一下 JavaScript 加密逻辑分析并利用 Python 模拟执行 JavaScript 实现数据爬取的过程。在这里以中国空气质量在线监测分析平台为例来进行分析，主要分析其加密逻辑及破解方法，并利用 PyExecJS 来实现 JavaScript 模拟执行来实现该网站的数据爬取。 疑难杂症 中国空气质量在线监测分析平台是一个收录全国各大城市天气数据的网站，包括温度、湿度、PM 2.5、AQI 等数据，链接为：https://www.aqistudy.cn/html/city_detail.ht
前面说过混淆矩阵是我们在处理分类问题时，很重要的指标，那么如何更好的把混淆矩阵给打印出来呢，直接做表或者是前端可视化，小编曾经就尝试过用前端（D5）做出来，然后截图，显得不那么好看。。
出于JavaScript代码安全需求，JavaScript混淆已经被广泛使用。在这个领域中，有免费的小工具，也有专业、商业级的产品。
悬镜供应链安全情报中心通过持续监测全网主流开源软件仓库，结合程序动静态分析方法对潜在风险的开源组件包进行分析和监测，捕获大量开源组件恶意包投毒攻击事件。2024 年 1 月份，悬镜供应链安全情报中心在 Npm 官方仓库（https://www.npmjs.com/）和 Pypi 官方仓库（https://pypi.org/）上共捕获 675 个不同版本的恶意投毒包，其中 Npm 仓库投毒占比 90.48%， Pypi 仓库投毒占比 9.52%， 从每日捕获的投毒包数据来看，Npm 仓库仍然是开源组件投毒的重灾区。
目前市面上没有任何方法能够完全避免你的程序被人反编译。即便是3A游戏大作，发布出来没多久也会被人破解。现在只能做到增大反编译的难度，让程序相对无法那么快被破解。
Python 是一种解释型语言，没有编译过程，发布程序的同时就相当于公开了源码，这也是其作为开源语言的一个特性。但在某些场景下，我们的源码是不想被别人看到的，例如开发商业软件、编写 0day 漏洞 POC/EXP、免杀 shellcode 等。
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Python 虽然是脚本语言，但是因为其易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据科学，用 Python 是很自然的事。磨刀不误砍柴工，要入门人工智能领域，就必须掌握 Python。让我们来看看 Peter Gleeson 整理的 26 个 Python 有用的技巧。
虽然让代码难以阅读看似是件难以理解的事情，但是混淆后的代码起到了类似加密的作用，而且经过混淆的代码依旧能实现原代码的功能。javascript-obfuscator 是一个 JS 编写的代码混淆工具，能让你的代码在生产环境上更加安全。保证生产环境安全的，还有 Datree，是一个让你拟定配置执行策略，保证错误 K8s 配置不会进入生产环境的项目。
随着cve-2021-40444的披露，随机引爆了全球的网络安全，虽然最近微软发布了补丁，但是cve-2021-40444的利用却越发猖狂，本人深入分析了这个漏洞。
涉及工具/包：Fiddler、Burpsuite、Js2Py、Closure Compiler、selenium、phantomjs、sqlmap 摘要： 记录分析某音乐类App评论相关API的过程，以及一些工具/包的基本使用（部分工具对最后尝试没有影响，但在其它场景或许有用），最后结合sqlmap进行注入尝试。本文对于sql注入没有深入展开（水平不够…）。 想法来源：本想写个程序获取零评论的歌曲，去占沙发…分析发现获取评论的POST请求参数有点复杂…既然花时间研究了，顺便进行一下sql注入的尝试。 目录：
在上一节总结一些网站加密和混淆技术中，我们介绍了网页防护技术，包括接口加密和 JavaScript 压缩、加密和混淆。这就引出了一个问题，如果我们碰到了这样的网站，那该怎么去分析和爬取呢？
假设这样一种情况，你对一个样本不均匀的数据集做了一段时间的处理，在这期间你用其中一部分数据做试验，测试了n种机器学习方法，然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？
【导读】Python 虽然是脚本语言，但是因为其易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据科学，用 Python 是很自然的事。磨刀不误砍柴工，要入门人工智能领域，就必须掌握 Python。让我们来看看 Peter Gleeson 整理的 26 个 Python 有用的技巧。
Commander是一款功能强大的命令与控制C2服务器框架，在该工具的帮助下，广大红队和蓝队研究人员可以轻松部署自己的C2组件。该工具基于Python开发、Flask和SQLite开发，并提供了Python和C版本的代理。
在上文中，我们讲解了pyminifier中简化和压缩代码的功能。本篇作为第二篇，也是最终篇，讲解一下最重要的功能：代码混淆，学习一下这个项目的混淆策略。大家如果觉得不错的话，一定要分享到朋友圈哈，写了快5000字，基本上每一个细节都给大家拆分出来了，贴了一部分关键代码，会长一些，一定要有耐心哟。
大家好，本系列文章主要为大家提供的价值方向是网络信息获取，自动化的提取、收集、下载和记录互联网上的信息，加之自身分析，可以让价值最大化。整个内容中不会涉及到过为敏感的内容。
最近一直在看Python，也很喜欢Python的灵活性；今天主要想说的是iOS的代码混淆，为什么想做代码混淆？为了APP的安全，为了防止别人破壳轻易破解我们代码；还有就是做马甲包了，我们知道马甲包的市场需求很大，但是不能花费过多的精力在开发上，毕竟只是个马甲，没必要花费太多的成本！
pywin32、win32api、win32gui、win32com、win32con 名称非常类似，特别容易混淆，今天就用600字给大家区分一下
计算机视觉--图像和视频数据分析是深度学习目前最火的应用领域之一。因此，在学习深度学习的同时尝试运用某些计算机视觉技术做些有趣的事情会很有意思，也会让你发现些令人吃惊的事实。长话短说，我的搭档（Maximiliane Uhlich）和我决定将深度学习应用于浪漫情侣的形象分类上，因为Maximiliane是一位关系研究员和情感治疗师。具体来说，我们想知道我们是否可以准确地判断图像或视频中描绘的情侣是否对他们的关系感到满意？事实证明，我们可以！我们的最终模型（我们称之为DeepConnection）分类准确率接近97％，能够准确地区分幸福与不幸福的情侣。大家可以在我们的论文预览链接[1]里阅读完整介绍，上图是我们为这个任务设计的框架草图。
JS加密，即JavaScript代码加密混淆，是指对js代码进行数据加密、逻辑混淆。 使js代码不能被分析、复制、盗用，以达到保护js代码、保护js产品、保护js知识产权的目的。
在目前的无文件恶意软件或网络犯罪领域中，命令行混淆已经是很常见的了。为了绕过基于签名的安全检测机制，红队渗透测试以及APT攻击活动都会使用各种专用的混淆/模糊技术。同时，许多代码混淆工具（即执行语法转换工具）都已开源，这也使得网络攻击者们对给定命令进行混淆处理变得越来越容易了。
本文介绍了一种使用Python的自动化分析CrashDump的方法。通过使用Pykd模块，可以自动化载入、分析和导出CrashDump文件，从而提高分析效率。
这是在github上找到的做恶意软件分析的资料，已经非常全面了，希望对做恶意软件检测的同学有帮助。
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